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龙图腾网获悉宁波大学申请的专利一种基于姿态优化策略的异常行为检测系统和方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120853269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511348992.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于姿态优化策略的异常行为检测系统和方法是由黄锦良;郭立君;张荣;钱江波设计研发完成，并于2025-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于姿态优化策略的异常行为检测系统和方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于姿态优化策略的异常行为检测系统和方法，通过设置追踪装置、优化装置和检测装置，检测装置包含有双向交互式图自注意力标准化流模型。优化装置可供用户将行人姿态数据涉及的所有关节点聚类为高运动区域和低运动区域，并且还分别对各关节点坐标进行基于概率密度自适应缩放的姿态优化，以获得优化后姿态数据。双向交互式图自注意力标准化流模型则将优化后姿态数据转化为概率分布数据，检测装置还根据概率分布数据与正常行为检测数据的比较结果获得异常行为检测结果。进而形成一种结合高低运动关节点信息的双向交互式图自注意力增强网络，可抵制背景噪声影响，在降低计算成本的基础上，有效避免了部分异常行为被漏检的问题发生。

本发明授权一种基于姿态优化策略的异常行为检测系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于姿态优化策略的异常行为检测系统，其特征在于，包括依次串联的： 追踪装置，被设置为从行人的视频中提取指定行人的行人姿态数据；所述行人姿态数据包含视频帧和身体多个关节点在视频帧中的关节点坐标； 优化装置，被设置为供用户将所述行人姿态数据涉及的所有关节点聚类为高运动区域和低运动区域，利用核密度估计算法分别获得高运动区域和低运动区域的关节点运动幅值概率密度，并分别对各关节点坐标进行基于概率密度自适应缩放的姿态优化，以获得优化后姿态数据； 检测装置，被设置为通过调用其所包含的双向交互式图自注意力标准化流模型以将所述优化后姿态数据转化为概率分布数据，随后根据所述概率分布数据与正常行为检测数据的比较结果获得异常行为检测结果； 所述双向交互式图自注意力标准化流模型为由多个标准化流模型依次串联而成的网络结构，所述标准化流模型被设置为通过图卷积与自注意的融合算法将其输入数据转化为其输出数据；其中，处于首位的所述标准化流模型的输入数据为所述优化后姿态数据，处于末尾的所述标准化流模型的输出数据为所述概率分布数据； 所述标准化流模型包括： 归一化层模型，被设置为将其所属的所述标准化流模型的输入数据进行通道维度上的仿射归一化操作，以获得归一化数据； 置换层模型，与所述归一化层模型通信，被设置为通过卷积核大小为1×1的可逆卷积方式对所述归一化数据进行通道顺序打乱，以获得置换结果数据； 双向交互式图自注意力模块，被设置为执行图卷积与自注意的融合算法； 仿射耦合模型，同时与所述置换层模型和所述双向交互式图自注意力模块通信，被设置为将所述置换结果数据按通道平均拆分为第一部分和第二部分；随后调用所述双向交互式图自注意力模块运行以将所述第一部分转化为缩放因子和平移量，并以所述缩放因子乘以所述第二部分，将所获乘积与所述平移量进行求和以获得第二部分变换结果；最终将所述第一部分与所述第二部分变换结果进行通道缝合以获得该仿射耦合模型所属的所述标准化流模型的输出数据。

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